Als die amerikanische Kriegsindustrie 1939 ihre Belegschaft in kürzester Zeit vervielfachen musste, setzten Militär und Hersteller verstärkt auf Fähigkeitstests, um geeignete Bewerbende zu finden. Es fehlte jedoch ein Verfahren, das zeigte, ob diese Tests tatsächlich mehr fähige Arbeitskräfte hervorbrachten. Hier gewannen die Arbeiten von H. C. Taylor und J. T. Russell an Bedeutung: Ihre Methode sagt vorher, wie hoch der Anteil erfolgreicher Einstellungen bei einem gegebenen Auswahlverfahren ausfällt[1].
Das zugrunde liegende Modell, heute als Taylor-Russell-Modell bekannt, wird nach wie vor genutzt, um die praktische Wirksamkeit von Auswahlinstrumenten aufzuzeigen.
Jedes Auswahlinstrument erfordert einen Kompromiss
Betrachten wir, wie Menschen unter Unsicherheit Entscheidungen fällen. Eine Ärztin liest einen Laborwert, ein Qualitätsingenieur prüft Bauteile, eine Führungskraft vergleicht Bewerbungen. In jeder dieser Situationen verlassen Menschen sich auf ein Instrument, welches mit seiner Messung danebenliegen kann, selbst wenn sie sorgfältig durchgeführt wurde.
Solange ein Instrument nicht vollkommen genau ist, treten diese Fehler in zwei Formen auf. Ein falsch-positives Ergebnis (Fehler 1. Art) liegt vor, wenn eine Messung ein Signal anzeigt, das gar nicht existiert (z. B. ein positiver Schwangerschaftstest bei einer Person, die nicht schwanger ist). Ein falsch-negatives Ergebnis (Fehler 2. Art) liegt vor, wenn eine Messung ein tatsächlich vorhandenes Signal nicht erkennt, etwa wenn eine Antivirensoftware einen Computervirus übersieht.
Wie die Signalentdeckungstheorie[2] formalisiert hat, bedeutet diese grundlegende Unsicherheit, dass auch jedes Personalauswahlsystem letztlich eine Risikoverteilung beinhaltet. Für jedes diagnostische Instrument in der Personalauswahl gilt daher:
Auch wenn sich dieses Dilemma in einer Auswahlsituation nicht auflösen lässt, kann sich Ihre Organisation entscheiden, einen dieser beiden Fehler zu minimieren. Eine Ausrichtung auf Sensitivität (Anteil der geeigneten Personen, die ausgewählt werden) bedeutet dabei, weniger streng auszuwählen, damit qualifizierte Personen nicht versehentlich übersehen werden. Eine Ausrichtung auf Spezifität (Anteil der ungeeigneten Personen, die abgelehnt werden) führt hingegen zu einer strengeren Auswahl, um möglichst nur tatsächlich geeignete Personen einzustellen.
Treffsicherheit mit dem Taylor-Russell-Modell vorhersagen
Das Taylor-Russell-Modell wurde entwickelt, um Organisationen bei der Bewertung ihrer Auswahlinstrumente zu unterstützen. Mit nur wenigen zentralen Größen schätzt es die Wahrscheinlichkeiten richtiger und falscher Einstellungsentscheidungen, vorausgesetzt, man akzeptiert die Grundannahme, dass sich die Leistung von Mitarbeitenden sauber in „erfolgreiche“ und „nicht erfolgreiche“ Einstellungen trennen lässt. Auf diese Annahme kommen wir später zurück.
Um das Taylor-Russell-Modell anzuwenden, benötigen Sie die folgenden Informationen oder zumindest eine plausible Schätzung dafür:
| Parameter | Erläuterung |
|---|---|
| Basisrate | Der Anteil der Personen in Ihrem Bewerberpool, die in der Position gute Leistung erbringen würden, wenn Sie alle ohne jedes Auswahlinstrument einstellten. |
| Selektionsquote | Wie selektiv Sie sind, d. h. die Zahl der geplanten Einstellungen geteilt durch die Gesamtzahl der Bewerbenden. |
| Validität | Die Genauigkeit Ihres Auswahlinstruments, d. h. die Korrelation zwischen dem Instrument und der tatsächlichen beruflichen Leistung. |
In der Praxis sind diese Parameter nicht immer mit ausreichender Sicherheit bekannt. Basisraten werden selten direkt gemessen und beruhen meist auf einer erfahrungsbasierten Schätzung. Ebenso muss die Kriteriumsvalidität anhand von Referenzbereichen aus der wissenschaftlichen Literatur geschätzt werden, es sei denn, Ihre Organisation hat eigene Validierungsstudien durchgeführt oder greift auf publizierte Validitätsdaten aus dem technischen Handbuch eines Anbieters zurück.
Wie typische Instrumente in der Praxis abschneiden
Wenn Ihnen konkrete Belege für die Genauigkeit Ihres eigenen Instruments fehlen, ist die zweitbeste Option, auf Vergleichsdaten zurückzugreifen. Die Arbeits- und Organisationspsychologie untersucht die Vorhersagekraft gängiger Auswahlinstrumente seit fast einem Jahrhundert. Die folgende Tabelle fasst die aktuellen metaanalytischen Befunde zusammen. Sie zeigt, welche Kriteriumsvalidität Sie von jeder Methode erwarten können.
Diese Werte stehen für operationale Validitäten unter realen Bedingungen, d. h. für die Stärke des Zusammenhangs zwischen Testergebnissen und beruflicher Leistung. Unserer Beratungserfahrung nach nutzen viele Organisationen genauere Auswahlmethoden noch immer nicht und überschätzen die Bedeutung schwacher Prädiktoren wie unstrukturierter Interviews und Berufserfahrung.
Beachten Sie, dass die Tabelle den einfachen, isolierten Effekt jeder Auswahlmethode zeigt. Die Kombination mehrerer Instrumente bringt oft zusätzliche Zugewinne. So erreicht ein evidenzbasiertes, strukturiertes Einstellungsinterview allein im Mittel eine Validität von .42. Kombiniert man es jedoch mit Tests der kognitiven Fähigkeiten, biografischen Fragebögen und Integritätstests, liegt die gemeinsame prädiktive Validität Studien zufolge durchschnittlich bei .61[5].
Ein interaktives Beispiel
Mit der folgenden App können Sie anhand simulierter Daten ein Gespür für das Taylor-Russell-Modell entwickeln. Jeder Datenpunkt steht für eine Person im Auswahlprozess. Die horizontale Achse zeigt ihr Ergebnis in einem bestimmten Auswahlinstrument (z. B. die Leistung im Vorstellungsgespräch). Die vertikale Achse zeigt, wie gut diese Person in der Position abschneiden würde, wenn sie eingestellt würde (z. B. die Beurteilung durch die Führungskraft einige Monate nach der Einstellung).
Verändern Sie die drei Modellparameter und beobachten Sie, wie sie die Gesamttreffsicherheit der Auswahl (d. h. den Anteil richtiger Entscheidungen) beeinflussen.
Einige Erkenntnisse aus dieser Simulation liegen auf der Hand: Eine Veränderung der Basisrate (d. h. des Anteils qualifizierter Personen im Bewerberpool) verschiebt die horizontale Grenze zwischen erfolgreichen und nicht erfolgreichen Einstellungen. Und natürlich bleibt die Wahl valider Auswahlinstrumente der wirksamste Weg, die Zahl richtiger Einstellungsentscheidungen zu maximieren.
Dennoch bietet das Taylor-Russell-Modell, wie der nächste Abschnitt zeigt, einen sinnvollen Rahmen, um die Auswahlstrategie Ihrer Organisation zu reflektieren und zu optimieren.
Wie das Taylor-Russell-Modell Ihre Auswahlstrategie unterstützt
Die zentrale Annahme des Taylor-Russell-Modells lautet, dass sich berufliche Leistung sinnvoll in ein strikt binäres Ergebnis aufteilen lässt (d. h. jede eingestellte Person ist entweder geeignet oder ungeeignet). Für viele Tätigkeiten ist diese Annahme eine grobe Vereinfachung. Sie trifft jedoch in unterschiedlichem Maße zu. Organisationen, die für Rollen mit festen Mindestanforderungen[6] einstellen (d. h. es gibt einen festgelegten Mindestwert im Auswahlverfahren, z. B. eine Mindestpunktzahl im Test, und alle Bewerbenden, die ihn erreichen, werden eingestellt) und harte Leistungsziele verwenden (z. B. Umsatz), profitieren in der Regel stärker von diesem Ansatz.
Sehen wir uns einige Fälle an, in denen das Taylor-Russell-Modell nützlich sein kann.
Den Return on Investment von Auswahlinstrumenten berechnen
Gerade für wachsende Unternehmen ist es oft schwierig zu entscheiden, wie viel sie in evidenzbasierte Auswahlinstrumente investieren sollen. Hier bietet das Taylor-Russell-Modell einen Rahmen für eine schnelle Überschlagsrechnung des ROI. Dafür reichen drei zusätzliche Angaben: a) die Kosten pro Fehlbesetzung, b) der preisliche Mehraufwand eines anspruchsvolleren Assessments / Auswahlinstruments gegenüber Ihrem aktuellen Verfahren und c) wie groß der Zugewinn an Validität des neuen Instruments ist. In den meisten Fällen genügt es, nur eine Handvoll Fehlbesetzungen zu vermeiden, damit sich evidenzbasierte Assessments um ein Vielfaches bezahlt machen. Nutzen Sie gerne unseren Assessment-Nutzenrechner, um den finanziellen Nettoertrag für Ihre Organisation zu schätzen.
Assessment-Nutzenrechner Geben Sie die Parameter Ihrer konkreten Auswahlsituation ein und berechnen Sie mit dem Taylor-Russell-Modell den Return on Investment Ihrer Auswahlinstrumente. Zum RechnerFehlerabwägungen an rollenspezifischen Risiken ausrichten
In Rollen mit hohen Konsequenzen (z. B. Pilotinnen und Piloten im Linienflug) kann bereits eine einzige Fehlbesetzung (falsch-positiv) katastrophale finanzielle, betriebliche oder sicherheitsrelevante Kosten verursachen. Hohe Spezifität hat hier oberste Priorität, d. h. die Mindestpunktzahl, ab der jemand eingestellt wird, sollte bewusst hoch angesetzt werden. In spezialisierten Feldern mit hartem Wettbewerb um Talente bedeutet dagegen die fälschliche Ablehnung einer geeigneten Person (falsch-negativ), dass Fachkräfte direkt an die Konkurrenz verloren gehen. In diesen Fällen sorgt eine Ausrichtung auf Sensitivität mit einer niedrigeren Mindestpunktzahl dafür, dass Ihnen keine Spitzenkräfte entgehen. Wenn Sie den vorhergesagten Anteil erfolgreicher Einstellungen über verschiedene Selektionsquoten hinweg vergleichen, sehen Sie, um wie viel eine höhere Mindestpunktzahl Ihre Erfolgsquote steigert und wie viele qualifizierte Bewerbende Sie dadurch zusätzlich verlieren.
Ungünstige Basisraten durch Sourcing-Strategien ausgleichen
Ist die Ausgangsqualität Ihres Bewerberpools niedrig (z. B. bei einer niedrigen Basisrate, bei der nur 20 % der Bewerbenden die nötigen Fertigkeiten mitbringen), müssen Sie, wenn Sie sich allein auf Auswahlinstrumente verlassen, sehr hohe Mindestwerte ansetzen, um genügend geeignete Personen herauszufiltern. Die Folge sind hohe Ablehnungsquoten und mögliche Engpässe bei der Stellenbesetzung. Ihre Strategie sollte sich daher sowohl auf die Treffsicherheit der Auswahl als auch auf gezieltes Sourcing und Employer Branding richten, um die Qualität des Bewerberpools schon vor dem ersten Screening anzuheben.
Einschränkungen des Taylor-Russell-Modells
- Das Modell geht davon aus, dass jede ausgewählte Person den Auswahlprozess abschließt und Ihr Angebot annimmt. Es überschätzt daher den Ertrag langer, mehrstufiger Verfahren, in denen starke Bewerbende unterwegs abspringen oder das Angebot eines Wettbewerbers annehmen[7].
- Die Einteilung beruflicher Leistung in „erfolgreich“ und „nicht erfolgreich“ behandelt eine Person, die die Messlatte knapp überspringt, genauso wie eine Spitzenkraft. Das Modell unterschätzt daher Instrumente, die besonders gut darin sind, herausragende Talente zu erkennen[8].
- Die Grenze zwischen Erfolg und Misserfolg ist Ermessenssache, bestimmt aber die Basisrate und damit jede Vorhersage des Modells.
- Das Modell unterstellt einen linearen Zusammenhang zwischen Testergebnis und beruflicher Leistung (d. h. jeder zusätzliche Punkt im Eignungstest geht mit einem konstanten Zuwachs an beruflicher Leistung einher). Verlangt eine Position jedoch nur ein Mindestmaß an Fähigkeit, bringen zusätzliche Testpunkte darüber hinaus womöglich keinen Leistungszuwachs mehr.
Fazit
Das Taylor-Russell-Modell verwandelt drei schätzbare Größen (Basisrate, Selektionsquote und Kriteriumsvalidität) in eine konkrete Vorhersage, wie viele Ihrer Einstellungen erfolgreich sein werden. Es macht die Abwägung zwischen Fehlbesetzungen und verpassten Talenten explizit und zeigt, dass die Validität Ihrer Auswahlinstrumente der stärkste Hebel ist. Verstehen Sie das Ergebnis als fundierte Schätzung, nicht als Garantie, und nutzen Sie es, um Auswahlstrategien zu vergleichen.
Kernaussagen
- Jedes Auswahlinstrument macht Fehler. Entscheiden Sie daher bewusst, ob sich Ihre Organisation eher eine Fehlbesetzung oder die Ablehnung einer geeigneten Person leisten kann.
- Richten Sie die Auswahl je nach Rolle auf Sensitivität oder Spezifität aus: hohe Mindestpunktzahlen für Rollen mit hohen Konsequenzen, niedrigere dort, wo qualifizierte Talente knapp sind.
- Investieren Sie zuerst in Validität: Ersetzen Sie schwache Prädiktoren wie unstrukturierte Interviews durch strukturierte Interviews und Tests der kognitiven Fähigkeiten, und kombinieren Sie Instrumente für zusätzliche Zugewinne.
- Wenn Ihnen eigene Validierungsdaten fehlen, vergleichen Sie Ihre Instrumente mit metaanalytischen Schätzungen.
- Behandeln Sie eine niedrige Basisrate ebenso als Sourcing-Problem wie als Auswahlproblem.
- Nutzen Sie das Modell für schnelle ROI-Schätzungen und Szenariovergleiche (z. B. mit unserem Assessment-Nutzenrechner) und geben Sie Intervalle an, wann immer Ihre Eingangswerte unsicher sind.
